Question

我有一个netCDF文件test.nc，其中包含以下变量：

time
lat
lon
Lai_500m
FparLai_QC

所有变量（time，lat，lon除外）的形状均为1523、120、120。

现在，我只想选择FparLai_QC中具有高品质标签的数据和Lai_500m <20中的数据。

为此，我尝试了以下操作：

os.chdir(inbasedir)
data = xr.open_dataset('MCD15A3H.006_500m_aid0001.nc')
qc_data = data.loc[(dict(var='Lai_500m') < 20) &
                  (dict(var='FparLai_QC') == 0) ]

和：

os.chdir(inbasedir)
data = xr.open_dataset('MCD15A3H.006_500m_aid0001.nc')
qc_data = data.loc[(data['Lai_500m'] < 20) &
                  (data['FparLai_QC'] == 0) ]

他们两个都返回了相同的错误：

TypeError: can only lookup dictionaries from Dataset.loc

有人知道如何实现我的数据选择吗？

Answer 1

Xarray的where method对这种操作有好处：

qc_data = data.where((data['Lai_500m'] < 20) & (data['FparLai_QC'] == 0))

如果要删除仅与条件的False值相对应的坐标标签，您可能还会发现drop关键字很有用。

Answer 2

在这种情况下，我不会在任何地方使用。如果您使用Xarray读取netcdf文件，则我更愿意使用sel（按值过滤）或isel（按索引过滤）。

即

import xarray as xr
    with xr.open_dataset(
            filename_or_obj='file_name.nc',
            engine='netcdf4') as file:
        WIND = file.WIND.sel(Lai_500m=20,
                             FparLai_QC=0).sel(
            time=start_date, method='nearest')

Python-基于标准的netCDF文件选择

2 个答案: